我正在使用 lasagne nolearn 实现卷积神经网络。
我想修复一些预先学习的参数。如何设置一些不可训练的层?
实际上,虽然我去掉了一些层的'trainable'属性,但是在拟合之前层信息中显示的数字,即,如
具有***可学习参数的神经网络永远不会改变。
此外,恐怕'handers.py'中的问候功能
def _get_greeting(nn):
shapes = [param.get_value().shape for param in
nn.get_all_params() if param]
应该
nn.get_all_params(trainable=True) if param]
但我不确定它对训练有何影响。